基于代价敏感大间隔分布机的不平衡数据分类算法

大间隔分布学习机(LDM)在应用于不平衡据分类时,由于忽略类别不均衡,会使少数类样本的识别率较低。针对这一不足,结合代价敏感思想提出了一种不平衡代价敏感大间隔分布算法(ICS-LDM)。首先,在计算间隔均值和间隔方差时,结合数据集的不平衡因子和样本错分代价参数,调整不同类别的间隔分布权重;其次,将可以快速收敛的循环对偶坐标下降法应用于求解目标函数;最后,通过逐渐提高少数类的间隔分布,可以实现间隔分布在各类别平衡且总体最大。在虚拟数据集和UCI公开数据集上的实验结果表明,ICS-LDM可以有效提高少数类的分类精度,平衡各类的分类性能。